Notice bibliographique
Résumé
In this paper we study the following extremal graph theoretic problem: Given an undirected Eulerian graph $G$, which Eulerian orientation minimizes or maximizes the number of arborescences? We solve the minimization for the complete graph $K_n$, the complete bipartite graph $K_{n,m}$, and for the so-called double graphs, where there are even number of edges between any pair of vertices.In fact, for $K_n$ we prove the following stronger statement. If $T$ is a tournament on $n$ vertices with out-degree sequence $d_1^+,\dots,d^+_n$, then$$\mathrm{allarb}(T)\geq \frac{1}{n}\left(\prod_{k=1}^n(d^+_k+1)+\prod_{k=1}^nd^+_k\right),$$where ${\rm allarb}(T)$ is the total number of arborescences. Equality holds if and only if $T$ is a locally transitive tournament.We also give an upper bound for the number of arborescences of an Eulerian orientation for an arbitrary graph $G$. This upper bound can be achieved on $K_n$ for infinitely many $n$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».